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探索生态修复新路径 渝东北首份“碳汇”修复性司法判决出炉******
中新网重庆1月17日电 (向存丹 黄柏成 梁钦卿)记者17日从重庆市第二中级人民法院获悉，该法院近日审结一起破坏生态环境民事公益诉讼案，系渝东北首份“碳汇”修复性司法判决。
2019年11月至2020年9月期间，张某、杨某、谢某三人在未办理采矿许可证的情况下，开采石料用于建设公路，破坏林地623.55平方米，虽已补植林木就地修复并通过修复评估，但仍造成生态系统服务功能损失122366元。
检察机关遂提起生态环境民事公益诉讼，要求张某等三人赔偿生态系统服务功能损失，并建议以购买碳汇方式进行生态环境替代性修复。
重庆市二中法院经审理认为，被告三人非法采矿造成的林地生态系统服务功能损失，包括保育土壤、林木养分固持、涵养水源和固碳释氧等功能损失，且不能通过其他修复行为弥补，遂判决三人赔偿生态系统服务功能损失122366元，并在判决主文中明确该费用用于购买等值碳汇进行替代性修复。
“碳汇”是指通过植树造林、森林管理、植被恢复等措施，利用植物光合作用吸收大气中的二氧化碳，并将其固定在植物和土壤中，从而减少温室气体在大气中浓度的过程、活动和机制。
在司法实践中，“碳汇”及“碳汇交易”是新名词，“以碳代偿”进行生态修复，相关交易平台和机制仍在探索中。重庆市二中法院充分考虑碳汇替代性修复的现实可行性，结合检察机关的建议、司法鉴定的意见和当事人的认购意愿，作出上述判决。
本案中，张某等人赔偿的生态系统服务功能损失费用，将通过认购等值的重庆“碳惠通”项目减排量进行替代性生态修复。(完)
人工智能如何做到可信、可用？专家热议：把责任归结到个人******
中新网北京12月11日电 人工智能治理的理想状态，是人工智能技术能做到可知、可信、可控、可用。而在现实中，人工智能技术手段虽然非常强大，但是离完美、完善仍有相当的距离。从技术角度和技术应用角度，人工智能的发展如何做到扬长避短？
近日，在2022人工智能合作与治理国际论坛上，专家围绕该话题进行了讨论。
中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，现阶段很多技术还处于发展的过程中，如果过早地说这个不能用、那个不能用，可能会抑制技术本身的发展。但反过来，如果什么都不管，也不行。
“因此，现在更多还是从道德层面多进行引导。同时，做技术的人，也要尽量把一些可能的风险、抑制工具，即约束风险的工具，尽快想明白。自己也做，同时号召大家做，两者结合。”他说。
清华大学智能产业研究院国强教授、首席研究员聂再清认为，我们要保证能够创新，但同时不能让创新对我们的生活产生破坏性的影响，最好的办法就是把责任归结到个人。
“技术的背后是有人在控制的。这个人应该时刻保证工具或创新在危险可控的范围内。同时，社会也要进行集体的监督，发布某个产品或技术，要能够召回、撤销。在创新和监管之间，当然是需要平衡的，但归根结底，还是要把责任落实到个人身上。”他指出。
瑞莱智慧RealAI公司联合创始人、首席执行官田天补充道，在技术可解释性方面，需要去进行技术发展与相应应用场景的深度结合。大家需要一个更加可解释的AI模型，或者更加可解释的AI应用。
“但我们真正想落地的时候，会发现每个人想要的可解释性完全不一样。比如：模型层面的可解释，可能从研发人员角度觉得已经很好了，但是从用户的角度是看不懂的，这需要一些案例级的解释，甚至通过替代模型等方式进行解释。因此，在不同领域，需要不同的可解释能力，以及不同的可解释级别，这样才能让技术在应用场景发挥最好的作用。”他说。
将伦理准则嵌入到人工智能产品与系统研发设计中，现在是不是时候？
高文认为，人工智能软件、系统应该有召回的功能。如果社会或伦理委员会发现这样做不对，可能带来危害，要么召回，要么撤销。
高文说，应用的开发者，系统提交或者最终用户让他去调整的时候，他应该有责任。如果开发者发现已经踩线了，应该给他一个保护机制，他可以拒绝后面的支持和维护，甚至可以起诉。“不能只说哪一方不行，光说是开发者的责任，他可能觉得冤枉，因为他只提供工具，但有时候是有责任的，只是说责任怎么界定。”
“在人工智能的发展过程中，一方面要建立一些红线。”田天建议，比如，对于人工智能的直接滥用，造假、个人隐私泄露，甚至关联到国家安全、生命安全的，这些领域一定要建立相关红线，相应的惩罚规定一定要非常清晰，这是保证人工智能不触犯人类利益的基本保障。
“在这个基础上，对于处于模糊地带的，希望能留有更多空间。不光是从限制角度，也可以从鼓励更加重视伦理的角度，促进合规地发展。”田天称。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。(中新财经)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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